Institut für Statistik
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Zusätzliche Lehrveranstaltungen während des WiSe 2022/23 und weitere Anrechungsmöglichkeiten

Weitere Angebote für Bachelor- und Masterstudierende sind in Planung. Wir informieren Sie über diese Homepage!


VeranstaltungZielgruppe / Anerkennungsmöglichkeiten

Analysis of Incomplete Data
Dozent:
Dr. Florian Meinfelder, Paul Messer, MSc. (Bamberg)

Syllabus

We are happy to extend our programme by exchanging some lectures with the Master's programme 'Survey Statistics' at the University of Bamberg.
We begin with a course on handling incomplete data. Participation will be possible online, together with students from Berlin and Trier.

In order to access the course materials you need to register until 19 Oct 2022 with your university email address (i.e. the email address you also used to enroll for the course at LMU) at the ‘Virtual Campus’ (VC) of Bamberg university. A short description of the process for external students can be found here:
https://vc.uni-bamberg.de/moodle/mod/page/view.php?id=225164 Access to the specific missing data VC course will be handled by Bamberg university (around 21 Oct 2022).

Aside from the Virtual Campus registration, students also need to register for the Zoom meetings (one each for lecture and lab session) using the links below and providing the same email address they used for the VC.

Lecture (10am -noon):
https://uni-bamberg.zoom.us/meeting/register/u5Yrf-2tqDsjH9AedUnLkJ0VlkrhD207d8xa

Lab session (noon- 2pm)
https://uni-bamberg.zoom.us/meeting/register/u5wrcO-qqjMuHNRsa6aqbmoCq8tWOJdE7o_Y

You should receive confirmation emails for both meetings prior to the first lecture on 24 Oct 2022.

Master PO2021 - WP38 - Measurement und Modelling in the Social Scienece

How to Make Use of Machine Learning & Microsimulations in Official Statistics

Dozenten: Hanna Brenzel, Hariolf Merkle, Marco Puts, Piet Daas

Sprache: Englisch

Zeitraum: 14. November - 16. Dezember 2022

Master

  • Statistics and Data Science (2021, WP 28+29+40+46)
  • Grundlegende Statistik als Nebenfach 30 ECTS (2011, WP 6)
  • Vertiefte Statistik (2011, WP 5)

Bachelor

  • Statistics and Data Science (2021, WP 8+11)
  • Statistik und Data Science als Nebenfach 30 ECTS (2021, WP 4+5)
  • Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 60 ECTS (2021, WP 11+12)
  • Statistik und Data Science Nebenfach 60 ECTS für Bachelor Soziologie (2021, WP 10+11)
  • Data Science als Nebenfach 30 ECTS Mathematik (2021, WP 5+6)

Statistics for the Public Good – Infrastructure for Decision Making, Research and Discourse

Dozent: Walter J. Radermacher

Sprache: Englisch

Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung (3 ECTS credits).

Dieser Kurs basiert auf zwei Teilen: 1. Online-Videos zum Selbststudium vom 01.10.-09.10.2022 und 2. Workshops zur praktischen Anwendung am 10.10., 11.10., 12.10. und 13.10.2022.


Da die Teilnehmendenzahl beschränkt ist, ist eine Registrierung notwendig. Mehr Informationen dazu finden Sie auf Moodle.

Master

  • Statistics and Data Science (2021, WP 28+29+40+46)
  • Grundlegende Statistik als Nebenfach 30 ECTS (2011, WP 6)
  • Vertiefte Statistik (2011, WP 5)

Bachelor

  • Statistics and Data Science (2021, WP 8+11)
  • Statistik und Data Science als Nebenfach 30 ECTS (2021, WP 4+5)
  • Statistik und Data Science als Nebenfach für Bachelor 60 ECTS (2021, WP 11+12)
  • Statistik und Data Science Nebenfach 60 ECTS für Bachelor Soziologie (2021, WP 10+11)
  • Data Science als Nebenfach 30 ECTS Mathematik (2021, WP 5+6)

Hinweis:
Bei einzelnen Seminaren besteht die Möglichkeit, einen Leistungsnachweis über 3 ECTS für die regelmäßige Teilnahme am Seminar ohne eigenen Vortrag, aber mit Diskussionsbeiträgen und einer kurzen mündlichen Prüfung (o. ä.) zu erhalten. Dieser Leistungsnachweis kann im Rahmen der generischen Module (z.B. "Ausgewählte Gebiete der angewandten Statistik B" im Bachelor) eingebracht werden.
Bitte erkundigen Sie sich unbedingt vorab beim Seminarleiter, falls Sie diese Möglichkeit nutzen möchten.

* Bitte beachten Sie, dass Sie für die Anrechnung der in diesen Veranstaltungen erworbenen Leistungen in der Regel einen entsprechenden Anerkennungsantrag beim Prüfungsamt stellen müssen. Das Antragsformular kann auf den Seiten des Prüfungsamts heruntergeladen werden und sollte zeitnah nach der Veranstaltung eingereicht werden.